面试题：MongoDB读关注优化场景分析

Question

假设你正在开发一个电商系统，商品库存信息存储在MongoDB中。用户查询商品库存时，既要保证数据的一致性，又要尽可能提高查询性能。请阐述如何选择合适的读关注级别及相关优化策略。

Answer 1

读关注级别选择

1. Primary（主节点读）：
   • 适用场景：当对数据一致性要求极高，不允许读取到任何旧数据时使用。例如，在电商系统中，对于一些涉及金额计算、重要商品属性等关键数据的查询。比如在订单确认页面，查询商品库存时，如果库存数据不准确可能导致超卖等严重问题，此时就应选择Primary读关注级别。
   • 优点：保证读取到的是最新的数据，能确保数据的强一致性。
   • 缺点：主节点通常负载较重，读操作会增加主节点压力，可能影响写入性能，且相比从节点读，查询性能相对较低。
2. PrimaryPreferred（优先主节点读）：
   • 适用场景：大部分情况下希望读取最新数据，但允许在主节点不可用时从从节点读取。比如电商系统后台运营人员查看商品库存统计数据，虽然希望数据尽量新，但偶尔读到稍微旧一点的数据也不影响运营分析。
   • 优点：在保证尽量读取最新数据的同时，当主节点出现问题时，仍能提供读服务，增强了系统的可用性。
   • 缺点：从节点可能存在数据复制延迟，导致读到旧数据，不过概率相对较低。
3. Secondary（从节点读）：
   • 适用场景：对数据一致性要求不那么严格，允许一定程度的数据延迟，且希望减轻主节点读压力以提高整体性能。例如，在电商系统的商品详情页面展示库存信息，用户对库存数据的实时性要求不是特别高，只要大概知道库存情况即可。
   • 优点：能有效分散读压力，提升系统整体读性能，因为从节点可以专门用于处理读请求。
   • 缺点：由于从节点数据复制存在延迟，可能读取到较旧的数据，不适用于对数据一致性要求高的场景。
4. SecondaryPreferred（优先从节点读）：
   • 适用场景：大部分读操作可以接受一定延迟，只有在从节点不可用时才从主节点读取。比如电商系统的一些后台日志分析任务，对库存数据的实时性要求极低。
   • 优点：最大限度地利用从节点，减轻主节点读压力，同时在从节点不可用时仍能保证读服务。
   • 缺点：可能长时间读取到延迟的数据，不适用于对数据一致性要求高的业务场景。
5. Nearest（最近节点读）：
   • 适用场景：适用于分布式部署且希望根据地理位置等因素选择最近的节点进行读取的场景，对数据一致性要求不是最顶级严格。例如，电商系统在全球有多个数据中心，希望用户从距离最近的数据中心节点读取库存数据，以减少网络延迟。
   • 优点：能显著减少网络延迟，提高读操作的响应速度，尤其适合分布式部署的大规模系统。
   • 缺点：同样可能因为节点数据复制延迟读到旧数据，不适合对数据一致性要求极高的场景。

相关优化策略

1. 索引优化：
   • 单字段索引：对商品库存查询频繁使用的字段，如商品ID、分类等创建单字段索引。例如，如果用户经常按商品ID查询库存，为商品ID字段创建索引可以大大加快查询速度。
   • 复合索引：当查询条件涉及多个字段时，创建复合索引。比如经常按商品分类和库存状态查询库存，就可以创建包含商品分类字段和库存状态字段的复合索引。注意复合索引的字段顺序很重要，应按照查询条件中字段的使用频率和选择性来排序。
2. 缓存机制：
   • 客户端缓存：在客户端（如电商APP或网页前端）缓存经常查询的商品库存数据。设置合理的缓存过期时间，在过期时间内用户再次查询相同商品库存时，直接从本地缓存读取，减少对数据库的查询次数。例如，对于一些热门商品，可以在客户端缓存几分钟的库存数据。
   • 服务器端缓存：在应用服务器端使用缓存技术，如Redis。将热门商品的库存信息缓存到Redis中，应用程序优先从Redis查询库存。如果Redis中没有数据，再从MongoDB查询，并将查询结果更新到Redis中。这样可以大大减轻MongoDB的读压力，提高查询性能。
3. 数据分片：
   • 基于商品ID分片：将商品库存数据按照商品ID进行分片存储。这样在查询特定商品库存时，可以直接定位到对应的分片，减少查询范围，提高查询效率。例如，按商品ID的哈希值进行分片，不同哈希值范围的数据存储在不同的分片节点上。
   • 基于业务逻辑分片：比如根据商品的类别进行分片，将不同类别的商品库存数据存储在不同的分片上。当按类别查询库存时，可以快速定位到相应的分片进行查询。
4. 优化查询语句：
   • 避免全表扫描：确保查询语句尽量使用索引，避免不带任何过滤条件的全表扫描。例如，在查询商品库存时，尽量带上商品ID、分类等过滤条件。
   • 合理使用投影：只返回需要的字段，减少数据传输量。比如用户只关心商品库存数量，查询时只投影出库存数量字段，而不返回商品的其他无关信息，如商品描述等。